上篇雖然成功把Bitmap轉(zhuǎn)為了BGRA的格式傳到Mat矩陣中，但是在做人臉識別的過程中，需要的圖像是3通道的，即BGR格式。雖然opencv中有函數(shù)cvtColor(test,bgr,CV_RGBA2BGR);可以將其轉(zhuǎn)換，但是這樣經(jīng)過ARGB_8888->BGRA->BGR轉(zhuǎn)了一大圈貌似浪費cpu和內(nèi)存資源。不如直接將Bitmap的ARGB_8888直接轉(zhuǎn)為BGR傳到Mat矩陣中。代碼如下：

public byte[] getPixelsBGR(Bitmap image) {
// calculate how many bytes our image consists of
int bytes = image.getByteCount();

    ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(bytes); // Create a new buffer
    image.copyPixelsToBuffer(buffer); // Move the byte data to the buffer

    byte[] temp = buffer.array(); // Get the underlying array containing the data.

    byte[] pixels = new byte[(temp.length/4) * 3]; // Allocate for BGR

    // Copy pixels into place
    for (int i = 0; i < temp.length/4; i++) {
      
        pixels[i * 3] = temp[i * 4 + 2];        //B
        pixels[i * 3 + 1] = temp[i * 4 + 1];    //G    
        pixels[i * 3 + 2] = temp[i * 4 ];       //R
                   
    }

    return pixels;
}

這樣得到的數(shù)組就是BGR格式的圖像數(shù)據(jù)，可以傳遞到Mat矩陣中，格式為CV_8UC3.

    但是這樣全是自己寫代碼進行的轉(zhuǎn)換，一次偶然發(fā)現(xiàn)完全沒必要這么麻煩，完全可以有更簡單的方法。。?？吹搅诉@篇文章：bitmap轉(zhuǎn)mat

在安卓設(shè)備上進行人臉識別，效率比較重要，內(nèi)存和cpu的消耗要降到最低。以上各種方法哪種用時最少，還有待驗證。
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原文鏈接：https://blog.csdn.net/u013547134/article/details/40918513